의료용 LLMS : 현재 시나리오 탐색 - 분석 Vidhya

소개

대형 언어 모델 (LLMS)은 의료 혁명을 혁신하고 있습니다. 이 기술이 견인력을 얻음에 따라 건강 기술 회사는 GENAI (Genai)를 임상 응용 분야에 적극적으로 통합하고 있습니다. 의료 LLM은 임상 과정을 개선하고 환자 의사 소통을 향상 시키며 진단 정확도를 높이고 있습니다. 이 기사는 의료 분야에서 LLM의 다양한 응용 프로그램을 탐구합니다.

개요

이 기사는 다음과 같습니다. AI Healthcare를 변형시키는 데 Medlm 및 Biomedlm과 같은 LLM의 기능과 역할; 다양한 의료 LLM의 비교 (Medlm, Medalpaca, Biomedlm 등); 의료 분야의 LLM의 응용 및 과제.

목차

• 건강 관리에서 LLM 채택
• 의료의 LLM의 예
  • Medlm
  • 바이오 메일
• 건강 관리에서 LLMS의 응용
  • 의료 프로세스 자동화
  • 향상된 치료를위한 전문 LLM
  • 의료 연구에 미치는 영향
  • 원격 의료의 발전
• 건강 관리에서 LLM 구현의 과제
  • 미세 조정 복잡성
  • 정보 드리프트 및 모델 안정성
  • 윤리적 고려 사항
• 자주 묻는 질문

건강 관리에서 LLM의 채택

AI는 건강 관리를 변화시키고 있으며 의료 LLM은 이러한 변화의 최전선에 있습니다. 그들은 의료 전문가들이 환자 치료, 진단 및 생물 의학 연구에 어떻게 접근하는지 재구성하고 있습니다. LLM은 변압기 아키텍처를 활용하여 대규모 텍스트 데이터 세트와 수십억 개의 매개 변수에 대한 교육을받은 AI 시스템입니다. 의료에서는 광범위한 의료 데이터를 분석하고 개인화 된 치료 계획을 가능하게하며 진단 정밀도를 개선하여 임상 의사 결정을 돕습니다.

LLM은 또한 의료 기록 요약을 자동화하여 관리 작업을 간소화하고 AI 기반 챗봇 및 원격 의료 플랫폼을 통해 가상 건강 관리를 촉진하며 약물 발견 및 의료 교육을 가속화합니다.

의료의 LLM의 예

개인화 된 치료, 접근성 및 진단 오류와 같은 의료 문제를 해결하면서 몇 가지 LLM이 의료 분야에 배치되었습니다.

모델	개발자	출시 연도	매개 변수	멀티 모달	기본 사용 사례	유효성
Medlm	Google	2023	340b	✅	의학적 질문 답변	폐쇄 소스
Radonc Gpt	메타	2023	70b	❌	방사선학 이미지 분석	오픈 소스
메달 파카	뮌헨 기술 대학	2023	13b	❌	임상 데이터 분석	오픈 소스
게토 트론	nvidia	2021	3.9b	❌	의료 NLP	폐쇄 소스
바이오 메일	스탠포드 대학교	2022	2.7b	❌	생의학 연구	오픈 소스

Medlm과 Biomedlm의 두 가지 주요 예를 살펴 보겠습니다.

1. Medlm

Medpalm 및 Medpalm2에 구축 된 Google 제품인 Medlm은 건강 관리를 위해 미세 조정되었습니다. 의료 문서, 임상 워크 플로 및 연구를 향상시켜 의료 서비스 제공 업체의 운영 효율성을 향상시킵니다. Vertex AI를 통해 액세스 할 수 있습니다. Deloitte와 Google Cloud 간의 협력 노력은 대화 형 챗봇에서 MEDLM을 활용하여 회원 경험과 치료 액세스를 향상시킵니다.

2. Biomedlm

Stanford CRFM과 MosaicML이 개발 한 Biomedlm은 생물 의학 작업을위한 도메인 별 LLM입니다. 생물 의학 문헌에 대해 훈련 된 것은 생의학 영역 내에서 답변과 요약에 의문을 제기합니다. 플래시주의 메커니즘은 훈련을 가속화합니다. Biomedlm은 MEDQA와 같은 작업에 대한 최첨단 성과를 보여줍니다.

건강 관리에서 LLMS의 응용

LLM은 의료 분야의 응용 프로그램이 증가하고 있습니다.

1. 의료 프로세스 자동화

LLM은 청구, 약속 일정 및 보고서 생성을 자동화하여 의료 종사자의 행정 부담을 완화하여 임상의가 환자 치료에 집중할 수 있도록합니다.

2. 향상된 치료를위한 전문 LLM

Amie (Articulate Medical Intelligence)와 같은 전문 LLM은 일반 목적 LLM에 비해 우수한 정확도와 신뢰성을 제공합니다. 의료 데이터에 대한 교육을받은 Amie는 진단 대화, 환자 상호 작용 및 다중 에이전트 교육에 탁월합니다.

3. 의료 연구에 미치는 영향

LLM은 새로운 생물학적 모델의 발견을 돕고 약물 화합물 특성을 예측함으로써 생물 의학 연구를 가속화합니다.

4. 원격 의료의 발전

LLMS는 원격 의료의 가상 어시스턴트, 상담 중 24/7 지원, 언어 번역 및 감정적 분석을 제공합니다.

의료 분야에서 LLM을 구현하는 데 어려움

그들의 이점에도 불구하고 LLM은 구현 과제를 제시합니다.

1. 미세 조정 복잡성

의료 응용 프로그램을위한 미세 조정 LLM은 편견 및 부정확성을 피하기 위해 신중한 데이터 큐 레이션이 필요합니다.

2. 정보 드리프트 및 모델 안정성

지속적인 데이터 업데이트는 정보 드리프트로 이어질 수 있으며 정확성을 보장하기 위해 진행중인 모델 유지 보수가 필요합니다.

3. 윤리적 고려 사항

데이터 개인 정보 보호 및 책임있는 AI 관행을 포함한 윤리적 고려 사항은 LLM 구현에서 가장 중요합니다.

결론

LLM은 건강 관리를 변화시키고 효율성, 정확성 및 접근성을 향상시키고 있습니다. 이러한 모델이 발전함에 따라 의학에 미치는 영향은 계속 증가 할 것입니다.

자주 묻는 질문

Q1. LLM과 의료 응용 프로그램은 무엇입니까? LLMS는 방대한 텍스트 데이터에 대한 교육을받은 AI 시스템이며, 환자 관리를 개선하고 워크 플로우를 간소화하며 작업을 자동화하기 위해 의료에 사용됩니다.

Q2. 의료 별 LLM의 몇 가지 예는 무엇입니까? Medlm과 Biomedlm은 각각 특정 강점을 가진 예입니다.

Q3. LLM은 원격 의료를 어떻게 개선합니까? LLM은 가상 어시스턴트, 언어 번역 및 정서적 지원을 제공하여 원격 의료를 향상시킵니다.

Q4. LLMS는 어떤 관리 작업을 자동화 할 수 있습니까? LLMS 청구, 예약 및 보고서 생성을 자동화합니다.

Q5. 건강 관리에서 LLM을 구현하는 데 어떤 어려움이 있습니까? 도전에는 미세 조정, 정보 표류 및 윤리적 고려 사항이 포함됩니다.

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